Машинное обучение. Портфолио реальных проектов (pdf + epub)

PDF
Märgi loetuks
Kuidas lugeda raamatut pärast ostmist
Raamatu kirjeldus

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение – то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!

Автор описывает реалистичные, практичные сценарии машинного обучения, а также дает предельно понятные объяснения ключевых концепций. Вы разберете интересные проекты, такие как сервис прогнозирования цен на автомобили с использованием линейной регрессии и сервис прогнозирования оттока клиентов. Вы выйдете за рамки алгоритмов и изучите важные техники, например развертывание приложений в бессерверных системах и запуск моделей с помощью Kubernetes и Kubeflow. Пришло время закатать рукава и прокачать свои навыки в области машинного обучения!

После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.

Täpsemad andmed
Vanusepiirang:
16+
Lisatud LitResi:
24 aprill 2023
Tõlke kuupäev:
2023
Kirjutamiskuupäev:
2021
Maht:
496 lk.
ISBN:
978-5-4461-1978-3
Kogusuurus:
26 MB
Lehekülgi kokku:
496
Lehekülje mõõdud:
165 x 233 мм
Tõlkija:
Р. Чикин
Copyright:
Питер
Kas raamat rikub seadust?
Raporteeri raamat
Raamat Алексей Григорьев "Машинное обучение. Портфолио реальных проектов (pdf + epub)" — laadige alla pdf või lugege tasuta. Kirjutage kommentaare ja ülevaateid, hääletage oma lemmiku poolt.
Raamat kuulub seeriasse
«Библиотека программиста (Питер)»
Дизайн для разработчиков (+ epub)
Тестирование веб-API (+ epub)
Объектно-ориентированный Python (+ epub)
-5%

Selle raamatu lugejad loevad ka

Отзывы 1

Сначала популярные
Марат Шмелев

Книга "Машинное обучение. Портфолио реальных проектов", автор Григорьев, представляет собой подробное и понятное руководство по машинному обучению, его принципам и применению в различных областях. Автор охватывает все аспекты машинного обучения - от базовых понятий и алгоритмов до сложных тем, таких как глубокое обучение и обработка естественного языка.

Одним из главных преимуществ книги является большое количество практических примеров, которые помогают читателю лучше понять и усвоить материал.

Автор не просто описывает алгоритмы и методы, но и показывает, как они работают на реальных задачах.

Также стоит отметить, что Григорьев уделяет внимание не только техническим аспектам машинного обучения, но и его этическим и социальным последствиям. Он обсуждает вопросы, связанные с конфиденциальностью данных, предвзятостью алгоритмов и ответственностью специалистов по машинному обучению.

К недостаткам книги можно отнести некоторую сложность некоторых разделов для новичков в машинном обучении.

Однако, в целом, книга будет полезна как для начинающих, так и для опытных специалистов в области машинного обучения.

Оставьте отзыв